Nội dung bài viết
© 2025 AI VIET NAM. All rights reserved.
Tác giả: AI VIET NAM (AI VIET NAM)
Keywords: pipeline RAG, thành phần RAG, retrieval augmented generation, document store, vector database
Khi tìm hiểu về các ứng dụng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhiều người sớm nhận ra một giới hạn quen thuộc: mô hình đôi khi trả lời không đúng bối cảnh hoặc bịa thông tin.
Đây là lúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) xuất hiện như một cách bổ sung tri thức ngoài cho mô hình.
Nhưng khi bắt tay vào xây dựng hệ thống RAG đầu tiên, câu hỏi thường gặp là:
“Luồng xử lý của một chương trình RAG gồm những bước nào và mỗi thành phần đảm nhiệm vai trò gì?”
Bài viết này giúp bạn đi từ bản chất đến thực tế, để thấy rõ một pipeline RAG dù đơn giản hay nâng cao đều xoay quanh một số khối lõi giống nhau.
Đây là nơi lưu trữ toàn bộ tài liệu mà hệ thống muốn mô hình truy xuất.
Tài liệu có thể là:
Ở mức nền tảng, đây là bước tương tự như giai đoạn chuẩn bị dữ liệu trong module Data Engineer/Data Analysis (module 3): thu gom, làm sạch, gom nguồn.
LLM không làm việc hiệu quả với tài liệu dài. Do đó, tài liệu cần được chia thành từng đoạn nhỏ (chunk) với kích thước hợp lý để mô hình dễ hiểu.
Vai trò của bước này:
Bạn có thể xem chunking giống như cách xử lý dữ liệu theo “cửa sổ” trong các bài toán ML thời gian (module 4–5), nhưng áp dụng cho văn bản.
Mỗi chunk được chuyển thành một vector số học, giúp hệ thống tìm kiếm được bằng khoảng cách trong không gian vector.
Các embedding model thường được học từ các kỹ thuật thuộc NLP – embedding, tokenization (module 10).
Vai trò của embedding:
Sau khi embedding, các vector sẽ được lưu vào một cơ sở dữ liệu đặc biệt có khả năng:
Các vector DB phổ biến thường dùng: FAISS, Milvus, Weaviate, Pinecone.
Đây là “trái tim” của RAG vì toàn bộ việc truy xuất liên quan đều diễn ra tại đây.
Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống chuyển câu hỏi này thành vector, sau đó bộ truy tìm sẽ tìm những vector gần nhất trong kho.
Các phương thức truy tìm:
Vai trò của retriever là đảm bảo mô hình chỉ nhận được những mảnh thông tin đúng liên quan.
Nhiều hệ thống RAG hiện đại thêm một bước rerank để:
Reranker giúp cải thiện chất lượng trả lời trong những hệ thống có lượng dữ liệu lớn.
Sau khi có các tài liệu liên quan nhất, bước cuối cùng là đưa tất cả vào mô hình ngôn ngữ để xây dựng câu trả lời.
LLM kết hợp:
Từ đó tạo ra phản hồi phù hợp và đầy đủ hơn nhiều so với việc chỉ sử dụng mô hình đơn lẻ.
Ở mức nền, đây là kiến thức của Deep Learning nâng cao và LLMs (module 10–12), nơi mô hình hoạt động dựa trên attention, positional encoding và nhiều kỹ thuật tối ưu.
Giả sử bạn muốn xây dựng một trợ lý hỏi đáp cho tài liệu nội bộ của công ty:
Khi người dùng hỏi: “Hướng dẫn hoàn trả sản phẩm là gì?”
Toàn bộ pipeline chạy trong vài trăm mili-giây với cấu hình hợp lý.
Khi triển khai RAG thật trong doanh nghiệp, các đội thường phải quan tâm thêm:
Những yếu tố này giúp pipeline hoạt động bền vững, ổn định và có khả năng mở rộng.
Bạn có thể thử nghiệm thêm để hiểu rõ hơn.
Q1: RAG có cần mô hình lớn không?
A: Không, mô hình nhỏ vẫn dùng tốt nếu tài liệu rõ ràng.
Q2: Có thể dùng RAG cho dữ liệu nội bộ không?
A: Có, RAG sinh ra để xử lý dữ liệu riêng.
Q3: Không có vector DB thì RAG chạy được không?
A: Chạy được với tìm kiếm truyền thống nhưng kém hiệu quả hơn.
Q4: RAG có thay thế fine-tuning không?
A: Không, hai kỹ thuật phục vụ hai mục tiêu khác nhau.
Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.
Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.
Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.
Q: AIO khác gì trung tâm khác?
A: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng với tinh thần “Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn”.
